(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210298569.5 (22)申请日 2022.03.16 (71)申请人 北京中庆现代技 术股份有限公司 地址 100089 北京市海淀区西北旺镇丰豪 东路9号院2号楼5单 元901 (72)发明人 谷娜娜　孙德宇　 (74)专利代理 机构 北京维正专利代理有限公司 11508 专利代理师 梁栋 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于图像的身份区分方法、 装置、 电子设备 及存储介质 (57)摘要 本发明提供了一种基于图像的身份区分方 法、 装置、 电子设备及存储介质， 所述区分方法首 先获取图像数据集； 其中， 所述图像数据集包括 课堂教师学生图像数据； 之后使用预设的图像检 测模型对所述图像数据集中的图像进行检测获 取所述图像中站立目标图像； 其中， 所述站立目 标图像包括站立框和人头框； 然后对 所述站立目 标图像进行特征提取得到所述站立目标图像的 特征向量； 在然后使用聚类算法对 所述特征向量 进行聚类； 最后采用预设的区分算法对聚类结果 进行分类。 本发 明采用基于图像的方式区分教师 和学生， 不需要人工， 不需要先验知 识， 可以利用 程序自动区分教师和学生， 速度快， 操作简单， 节 约成本， 准确率高。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 114792428 A 2022.07.26 CN 114792428 A 1.一种基于图像的身份区分方法， 其特 征在于， 所述区分方法包括： 获取图像数据集； 其中， 所述图像数据集包括课 堂教师学生图像数据； 使用预设的图像检测模型对所述图像数据集中的图像进行检测获取所述图像中站立 目标图像； 其中， 所述站立目标图像包括站立框和人头 框； 对所述站立目标图像进行 特征提取得到所述站立目标图像的特 征向量； 使用聚类算法对所述特 征向量进行聚类； 采用预设的区分算法对聚类结果进行分类。 2.根据权利要求1所述的区分方法， 其特 征在于， 所述获取图像数据集包括： 获取同一时刻教师镜 头和学生镜 头拍摄的图像； 对所述图像进行掩码操作； 其中， 教师镜头拍摄的图像只保留教师区， 学生镜头拍摄的 图像只保留学生区。 3.根据权利要求1所述的区分方法， 其特 征在于， 所述图像 检测模型的构建方法包括： 获取站立样本和人头样本； 其中， 所述站立样本和人头样本按照PASCAL  VOC数据集的 格式制作， 采用LableImg标注工具进行 标注； 采用Torch架构、 Yolo ‑v5网络和adam优化算法对所述站立样本和人头样本进行训练得 到所述图像 检测模型。 4.根据权利要求1所述的区分算法， 其特征在于， 所述对所述站立目标图像进行特征提 取得到所述站立目标图像的特 征向量包括： 获取所述站立框的站立信息和人头 框的人头信息； 根据所述站立信息和所述人头信息将所述站立框和人头 框进行匹配得到站立目标框； 将头部下方开始左右各扩展半个人头宽度后的所述站立目标框的上半部分区域作为 特征区域； 将所述特 征区域划分为多个不同区域并设置不同权 重； 将BGR+HSV两个色彩空间相结合来对所述多个不同区域进行聚类获取所述多个不同区 域的颜色直方图并按所述权 重相加后得到所述特 征区域的整体特 征。 5.根据权利要求4所述的区分方法， 其特征在于， 所述根据 所述站立信 息和所述人头信 息将所述站立框和人头 框进行匹配得到站立目标框包括： 将所述站立框的上半部分和所有人头框进行交叉面积匹配； 其中， 与所述站立框的上 半部分交叉面积最大的人头 框为所述站立目标对应的人头 框。 6.根据权利要求1所述的区分方法， 其特征在于， 所述使用聚类算法对所述特征向量进 行聚类包括使用BIRCH聚类算法对 所述特征向量进 行聚类， 使用BIRCH聚类算法对 所述特征 向量进行聚类包括： 获取特征向量； 设置类别个数和样本间距阈值后对所述特征向量进行聚类； 其中， 采用Calinski ‑ Harabaz指数来评价聚类的效果， 设置类别个数为2后设置两个或者多个样本间距阈值进 行 聚类后选取Cal inski‑Harabaz指数最高的作为聚类结果输出。 7.根据权利要求1所述的区分方法， 其特征在于， 所述采用预设的区分算法对聚类结果 进行分类包括： 获取聚类结果中两个 类别中教师镜 头下的站立框的个数；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114792428 A 2比较两个类别 中教师镜头下的站立框的个数的大小； 其中个数大的为教师类， 剩下的 为学生类。 8.一种基于图像的身份区分装置， 其特 征在于， 所述区分装置包括： 数据获取模块， 获取图像数据集； 其中， 所述图像数据集包括课 堂教师学生图像数据； 图像检测模块， 使用预设的图像检测模型对所述图像数据集中的图像进行检测获取所 述图像中站立目标图像； 其中， 所述站立目标图像包括站立框和人头 框； 特征提取模块， 对所述站立目标图像进行特征提取得到所述站立目标图像的特征向 量； 聚类模块， 使用聚类算法对所述特 征向量进行聚类； 区分模块， 采用预设的区分算法对聚类结果进行分类。 9.一种电子设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器上存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114792428 A 3